人工智能原理+合肥工业大学+实验报告
【人工智能原理】 人工智能原理是一门深入探讨人工智能理论与应用的学科,主要研究如何让机器模拟人类的智能行为。在合肥工业大学的这门课程中,李磊老师教授的学生需要掌握一系列核心概念,包括但不限于搜索算法、知识表示、机器学习、自然语言处理等。 【启发式搜索算法】 启发式搜索算法是人工智能领域中解决复杂问题的一种有效方法,特别是在路径搜索问题中。八数码问题(又称滑动拼图游戏)是一个经典的实例,它要求在一个3x3的网格中通过移动数字来达到目标状态,其中有一个空位可以用来与其他数字交换位置。在本实验中,学生需要运用启发式搜索算法——A*搜索来解决这个问题。 A*搜索算法结合了广度优先搜索(BFS)和最佳优先搜索(Best-First Search)的特点,通过使用启发函数f(n) = g(n) + h(n)来指导搜索。其中,g(n)是从初始状态到当前节点的实际代价,h(n)是从当前节点到目标节点的启发式估计代价。A*算法通过维护一个优先队列,优先扩展具有最低f值的节点,以期望找到最优解。 【实验要求】 学生需要完成三个关键部分的代码编写: 1. `salvePuzzle`函数:实现A*搜索算法,接收初始状态init和目标状态targ作为输入,返回从初始状态到目标状态的移动路径。 2. `calcDistH`函数:计算当前状态srcmap到目标状态destmap的启发式函数值h(n)。 3. `moveMap`函数:根据当前状态curmap和空格要移动的位置,返回更新后的新状态。 实验报告撰写要求严格,强调独立完成,禁止抄袭,否则将视为作弊并受到相应处罚。报告应清晰呈现实验内容、过程、结果分析以及遇到的问题和解决方案。 【问题背景与相关知识】 八数码问题的应用背景广泛,包括游戏中的自动寻路、地图导航等。在大规模场景下,寻找精确的最短路径可能效率低下,因此启发式搜索算法如A*成为实用的选择,它能够在保证一定解质量的同时提高搜索效率。 启发式函数的重要性在于它提供了对目标节点的估计,使得算法能够做出更明智的决策。贪心最佳优先搜索(GBFS)是另一种启发式搜索策略,它仅考虑启发函数h(n)来决定扩展哪个节点,但可能不保证找到全局最优解。而A*搜索通过同时考虑实际代价和启发式代价,平衡了效率和解的质量,是解决许多复杂问题的首选算法。
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